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La histomorfometría cuantitativa (HQ) se refiere a la aplicación de análisis de imagen computacional avanzado para describir de manera reproducible la apariencia de la enfermedad en imágenes histopatológicas digitalizadas. Así, la HQ podría servir como una herramienta complementaria importante para los patólogos en la investigación e interpretación de la morfología y malignidad del cáncer. En los EE. UU., anualmente, más de 60,000 pacientes con cáncer de próstata se someten a tratamiento de prostatectomía radical. Alrededor de 10,000 de estos hombres experimentan recurrencia bioquímica dentro de los 5 años posteriores a la cirugía, un marcador de recurrencia de enfermedad local o a distancia. La capacidad de predecir el riesgo de recurrencia bioquímica poco después de la cirugía podría permitir la prescripción de terapias adyuvantes según sea necesario para mejorar los resultados del tratamiento a largo plazo. La hipótesis subyacente de nuestro enfoque, la angularidad glandular coocurrente (AGC), es que en el cáncer de próstata benigno o menos agresivo, las orientaciones glandulares dentro de vecindarios locales son similares entre sí, pero se disponen de manera más caótica en la enfermedad agresiva. Al modelar la extensión del desorden, podemos diferenciar secciones de tejido prostático extraídas quirúrgicamente de (a) regiones benignas y malignas y (b) cáncer de próstata más y menos agresivo. Para una cohorte de 40 pacientes con cáncer de próstata de riesgo intermedio (mayormente suma de Gleason 7) curados quirúrgicamente, donde la mitad sufrió recurrencia bioquímica, las características de AGC pudieron predecir la recurrencia bioquímica con un 73% de precisión. Además, para 80 regiones de interés elegidas de los 40 estudios, correspondientes tanto a casos normales como cancerosos, las características de AGC ofrecieron una precisión del 99%. Se demostró que las AGC eran estadísticamente significativamente (Fórmula: ver texto) mejores para predecir la RCB en comparación con los métodos de HQ de última generación y los nomogramas postoperatorios del cáncer de próstata.
Lee et al. (Jue,) estudiaron esta cuestión.